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AI加速基因編輯與生態(tài)農(nóng)業(yè):機遇與挑戰(zhàn)并存

來源:網(wǎng)絡

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日期:2025-07-11 03:09:11

  開云網(wǎng)站在科技日新月異的當下,基因編輯技術已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)領域的一顆璀璨明珠。以CRISPR-Cas9為代表的基因編輯技術,自其問世以來,便迅速改變了我們對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的認知。這項技術在美國的上市已不到十年,而如今,它更是與生成式人工智能(AI)結合,宛如給這項技術插上了翅膀,讓它在更多領域展現(xiàn)出潛在的無限可能。 然而,在這光鮮亮麗的外表下,我們不可忽視的是基因編輯技術對人類福祉及生態(tài)平衡的深遠影響。柏林的“未來農(nóng)業(yè)基金會”網(wǎng)站最近發(fā)表了一篇論文,指出了在基因編輯技術迅速發(fā)展的同時,AI系統(tǒng)可能給農(nóng)業(yè)帶來的潛在風險。 AI技術的強大之處在于其能夠通過分析龐大的數(shù)據(jù)集“學習”,在多個領域展現(xiàn)其驚人的應用潛能,包括生物的“語言”。目前,基因組學、轉錄組學和蛋白質(zhì)組學的技術突破,正為AI模型提供豐富的數(shù)據(jù)資源。例如:PlantMWpIDB數(shù)據(jù)囊括了342種植物的1382萬個蛋白質(zhì)序列,PlantExp平臺覆蓋了85種植物總共57.2兆堿基的轉錄組數(shù)據(jù),而PMhub則致力于188837種植物代謝物的化學特性。這些數(shù)據(jù)庫的建立,吸引了跨國企業(yè)對生物“語言”的強烈興趣,其中不乏全球知名的案例。 大型制藥和農(nóng)業(yè)公司如拜耳、先正達和巴斯夫等,紛紛與專業(yè)的AI企業(yè)建立合作伙伴關系,將AI引入基因工程部門,以提升新作物品種的研發(fā)效率??频先A農(nóng)業(yè)科技(科爾特瓦)利用谷歌的語言模型BigBird,分析了14種作物的基因組數(shù)據(jù),預測基因調(diào)控機制。先正達則運用AI模型AgroNT開發(fā)新型基因編輯性狀。此外,巴斯夫與科迪華還與具備AI專利技術的熱帶生物科學合作,利用AI進行基因沉默計算,提升作物抗病能力。 除了大型企業(yè),越來越多的小型生技公司也不甘落后。例如,美國生技公司Inari利用AI預測啟動子突變對植物特性的影響,并開始開發(fā)矮化玉米品種,目前已在比利時進行田間試驗。而美國的TreeCo則通過AI工具分析21個基因對木材組成的影響,期待降低楊樹的木質(zhì)素含量,加速造紙流程。AI技術的引入不僅提升了CRISPR基因編輯的效率,也使得以下幾個方面變得更加可控: 1. 優(yōu)化靶點選擇:借助AI的分析,科學家能夠從龐大的基因組數(shù)據(jù)中選擇最佳的編輯靶點,以提高CRISPR的精準度; 2. 控制基因表達:利用AI,研究人員不僅可以關閉特定基因,還能通過優(yōu)化啟動子、增強子和上游可轉譯區(qū)(uORF),調(diào)控基因表達,以影響復雜的性狀,如作物的產(chǎn)量; 3. 蛋白質(zhì)再設計:AI優(yōu)化蛋白質(zhì)的結構,開發(fā)出高效碳固定酶Rubisco,從而提升植物的光合作用效率。 盡管AI的引入為基因編輯帶來了許多優(yōu)勢,但也存在不可忽視的潛在風險: 1. 黑箱效應:AI的決策過程往往不透明,增加了基因編輯結果的不確定性; 2. 幻覺現(xiàn)象:AI可能生成錯誤或無法驗證的基因序列; 3. 數(shù)據(jù)偏差:AI的培訓依賴于現(xiàn)有的數(shù)據(jù),如果這些數(shù)據(jù)含有錯誤,最終的基因改造結果也可能不可靠。 更令人擔憂的是,AI技術的普及可能降低基因編輯的技術門檻,使得非專業(yè)人士也能夠進行基因改造。這不僅給基因編輯產(chǎn)品的監(jiān)管帶來了挑戰(zhàn),也可能影響到公共安全。當前,在美國、日本等國家,對于單個基因的編輯(SDN1)被視作非基因改造,因此不需要審核或上市標示,而在歐盟,類似產(chǎn)品的監(jiān)管或許可也在放寬。然而,許多研究指出,這樣的放寬政策可能會導致安全隱患加劇,特別是當AI技術的應用可能導致更高的風險時。 AI與基因工程的結合,確實可能加劇監(jiān)管漏洞,使得不安全的植物產(chǎn)品流入市場??蒲腥藛T可能利用AI設計出高毒性的作物,在缺乏嚴謹監(jiān)管的情況下,這些作物將可能不經(jīng)過安全測試便上市。為了確保AI驅動的基因改造產(chǎn)品的安全,必須采取以下措施: 1. 維持嚴格監(jiān)管:要求所有AI設計的基因改造作物接受全面的風險評估; 2. 強化可追溯性與可逆性:保障基因改造生物的可追溯性,確保在發(fā)現(xiàn)問題時可及時撤回; 3. 建立國際管控機制:防止高風險生物技術的濫用,及時對潛在的生物安全威脅進行評估; 4. 推動獨立研究:應提供資金支持AI基因工程的相關風險研究,確保長期的生態(tài)與健康安全。 除了基因編輯技術的迅猛發(fā)展,農(nóng)業(yè)數(shù)字化也成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的趨勢,近年,許多機構積極推動數(shù)字科技在農(nóng)業(yè)中的應用,以期提高農(nóng)業(yè)韌性。但是,歷史經(jīng)驗告訴我們,任何新科技都可能帶來潛在的缺點。因此,農(nóng)業(yè)數(shù)字化發(fā)展的關鍵在于深入評估其帶來的影響,尤其是在數(shù)據(jù)的采集和使用上。 在農(nóng)業(yè)數(shù)字化方面,大型農(nóng)業(yè)公司和科技巨頭正在積極探索新的商業(yè)模式,通過數(shù)字工具推動農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的轉型。這些新的數(shù)字化工具被用于創(chuàng)建自動化農(nóng)業(yè)機械、無人機合作以及數(shù)據(jù)的存儲和分析。科技公司則投資農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè),與企業(yè)合作,以占據(jù)農(nóng)業(yè)數(shù)字化的主動權。然而,從長遠來看,這些數(shù)字科技并不一定無害,因為它們在礦物資源、能源、土地和水等方面的環(huán)境影響不容小覷。政府機構應警惕科技企業(yè)的商業(yè)模式對農(nóng)業(yè)可能產(chǎn)生的負面影響,尤其是對小農(nóng)經(jīng)濟的威脅。在農(nóng)業(yè)數(shù)字轉型中,農(nóng)民的自主權和小規(guī)模農(nóng)業(yè)的生存空間都可能受到侵害。 中提出了六項質(zhì)疑,希望引發(fā)對數(shù)字科技經(jīng)濟模式的深入思考: 1. 科技企業(yè)的商業(yè)模式本質(zhì)是什么,目標為何? 2. 為什么數(shù)字基礎設施和數(shù)據(jù)所有權是如此關鍵? 3. 政府在推動食品和農(nóng)業(yè)數(shù)字化方面的責任何在? 4. 食品和農(nóng)業(yè)數(shù)字化所潛藏的環(huán)境和社會影響是什么? 5. 農(nóng)小企業(yè)、人群和地方性食品生產(chǎn)者的利益由誰來保障? 6. 食品和農(nóng)業(yè)的哪些方面更適合應用數(shù)字技術? 在我們深入探討AI與基因編輯技術的應用及其潛在風險時,如何實現(xiàn)生態(tài)農(nóng)業(yè)與新科技的有機結合同樣是一個亟待解決的問題。自1928年首次提出“農(nóng)業(yè)生態(tài)學”這個概念以來,這一領域已有了顯著的發(fā)展。現(xiàn)代生態(tài)農(nóng)業(yè)的核心在于減少對外界資源的依賴,建立功能性生物多樣性、韌性和生態(tài)效率。聯(lián)合國氣候變化專門委員會的指出,生態(tài)農(nóng)業(yè)具有提升糧食系統(tǒng)韌性的潛力,并能支持長期的生產(chǎn)力。因此,其在保障糧食安全和維護生態(tài)平衡方面扮演著不可或缺的角色。 然而,當前不少公司和政府大力推廣的“農(nóng)業(yè)4.0”,強調(diào)投資和開發(fā)如物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新技術,這是否真的符合生態(tài)農(nóng)業(yè)的核心理念?針對生態(tài)農(nóng)業(yè)如何與新技術結合,英國的食農(nóng)與技術組織進行了一項深入的討論,匯總了來自多個與生態(tài)農(nóng)業(yè)相關的社群與農(nóng)民的意見。 這項討論的核心在于技術的選擇和應用,農(nóng)業(yè)技術的創(chuàng)新應當支持生態(tài)農(nóng)業(yè),而不是對其造成威脅。中提到,數(shù)字技術對于生態(tài)農(nóng)業(yè)的適宜性存在一定爭議,參與者對于技術的反饋不同。在關于數(shù)字通信與供應鏈創(chuàng)新的問題上,多數(shù)參與者認為是適合和必要的,而在針對水耕和化學合成物的應用上,高達80%的受訪者表示反對??梢钥闯觯瑢π录夹g的慎重態(tài)度反映出生態(tài)農(nóng)業(yè)對保持生物多樣性與生態(tài)平衡的關注。 在政策方面,《生態(tài)農(nóng)業(yè)智能》提出了幾項建議: 1. 建立連貫的政策框架,將生態(tài)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)與高科技農(nóng)業(yè)放置在平等地位; 2. 農(nóng)業(yè)技術創(chuàng)新應以“整體系統(tǒng)”為方法,強調(diào)生態(tài)管理的重要性; 3. 技術的開發(fā)應主要為公共利益服務,確保生產(chǎn)健康糧食的同時,著重于短供應鏈; 4. 所有技術的開發(fā)和實施應具備透明的審查機制; 5. 建立一個與農(nóng)業(yè)生態(tài)學相符的技術知識中心,以促進技術的適宜應用。 總結而言,AI技術的引入將如何影響基因編輯與生態(tài)農(nóng)業(yè)的發(fā)展,尚需深入的思考與研究。如何謹慎而有意識地利用科技發(fā)展,將是未來農(nóng)業(yè)能否實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要挑戰(zhàn)。未來的創(chuàng)新應當支持生態(tài)農(nóng)業(yè)的發(fā)展,而非取而代之。以此,我們才能建立起更加健康、可持續(xù)的農(nóng)業(yè)體系,維護生物多樣性和生態(tài)平衡。

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